Posts about ANR BalaV1

2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 6

Nous allons simuler un ring avec en entrée une courbe représentant des stimuli "naturels"

  • simulations center-surround
  • synthèse
  • écriture poster en latex

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 5

Loi de Von mises :

La densité est définie sur $[0, 2\pi[$ par $ f(x) = \frac {e^{\kappa cos(\theta - m)}}{2 \pi I_{0}(\kappa)} ~$
avec $~ \kappa = \frac {1}{\sigma^{2}} $

L'orientation est définie sur $[0, \pi[$ par un remplaçant de la variable $~ (\theta_d - m) ~$ par $~ 2(\theta_o - m)$

nous obtenons alors la densité pour $\theta_o$: $ f(x) = \frac{1}{2 \pi I_{0}(\kappa)} \cdot {e^{\frac{cos(2(\theta - m))}{\sigma^{2}}}}$ et $~ p = \frac {1} {2\pi \sigma_1 \sigma_2} \cdot e^{- 2 \frac{(m_2-m_1)^{2}}{\sigma_{1}^{2} + \sigma_{2}^{2}}}$

car avec le changement de variable : $ \varepsilon(x) = \frac {1} {\sigma_{1} \sqrt{2\pi}} \cdot e^{\frac {-(2(x-m_{1}))^{2}} {2\sigma_{1}^{2}}} $ et $\gamma (x) = \frac {1} {\sigma_2 \sqrt{2\pi}} \cdot e^{\frac {-(2(x-m_2))^{2}} {2\sigma_{2}^{2}}} $

donc $\varepsilon(x) \cdot \gamma(x) = \frac {1}{2\pi \sigma_{1} \sigma_{2}} \cdot e^{-2(\frac {(x-m_{1})^{2}}{\sigma_{1}^{2}} + \frac{(x-m_{2})^{2}}{\sigma_{2}^{2}})} = \frac {1} {2\pi \sigma_1 \sigma_2} \cdot e^{- 2 \frac{(m_2-m_1)^{2}}{\sigma_{1}^{2} + \sigma_{2}^{2}}}$

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 4

  • simulations avec différents MCs
  • ring avec représentation de la vitesse angulaire

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 3

Travail sur les Motion Clouds et observation des différents changement de paramètre particulièrement B_sf

  • introduction aux motions clouds: installation et display dans un notebook
  • synthèse de clouds avec différents theta
  • synthèse avec différents B_theta (V=0)
  • utilisation du trick dans http://motionclouds.invibe.net/posts/smooth-transition-between-mcs.html pour créer un stimulus pour lequel l'orientation tourne de 0 à 2*pi
  • proposer une façon simple de passer de ce signal à une entré pour le ring (un peu de maths? un MC est une texture définie en fourier, une cellule simple fait une convolution dans l'espace, donc une multiplication dans Fourier: on pourrait avoir la sortie linéaire du neurone de V1 directement ...)

http://neuralensemble.github.io/MotionClouds/

http://invibe.net/LaurentPerrinet/TagMotionClouds

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 2

Simulation d'un ring model grâce au programme brian et observation des conséquences du changement de différents paramêtres

  • simulation d'un ring par l'intermédiaire de brian http://briansimulator.org/
  • courbe de sélectivité en fonction des parametres
  • courbe de sélectivité à différents contrastes

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : week 1

  • définition du sujet - lecture Hansel
  • mise en place du python notebook
  • demos de brian

installation des outils

  1. virtual box
  2. VM ubuntu
  3. <<< guest additions + clone
  4. neurodebian
    wget -O- http://neuro.debian.net/lists/trusty.de-md.full | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/neurodebian.sources.list
    sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver pgp.mit.edu 2649A5A9
    sudo apt-get update
  1. install on ubuntu
sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install ipython-notebook
sudo aptitude install python-matplotlib
sudo aptitude install python-brian 
sudo aptitude install texlive-full


sudo aptitude install python-pynn 
pip install --user neurotools

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2014-06-18 [Stage M1] Chloé Pasturel : plan du stage

Modele d'une entrée naturelle à un modèle de selectivité à l'orientation

Stage M1 de Chloé Pasturel, encadrée par Laurent Perrinet (INT, CNRS)

Contexte du stage

(importé depuis http://invibe.net/LaurentPerrinet/TagAnrBalaV1 )

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